Company Description WD is building the infrastructure behind the AI-driven data economy. As AI scales, so does data. Every interaction, every model, every system generates data that must be stored, managed, and made accessible over time.
仿真评测工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1. 基于实车路测数据构建仿真场景，建设场景干预、场景泛化、长尾场景生成与评估能力；2. 面向感知、预测、规划、控制等模块，开发并持续优化以安全、舒适、效率、导航为核心的评估体系，快速识别算法变更引入的回退与异常；3. 运用仿真可靠性评估方法与工具，量化输出版本差异和不一致问题的分析结论，将复杂分析结果转化为算法、仿真、产品易于理解的指标与结论； 职位要求 1. 计算机、自动化、车辆工程、统计学等相关专业硕士及以上学历，具备自动驾驶仿真测试或相关领域经验；2. 熟练掌握 C++ 和 Python，熟悉数据处理与脚本开发（Pandas/Numpy 等），熟悉 shell、git，能在 Linux 环境下独立处理批量任务与日志；3. 深入理解 LogSim、WorldSim 仿真范式，具备实际工程落地能力；4. 理解自动驾驶评测指标体系（ADE/FDE、场景通过率、MPI 等），有评测方案从 0 到 1 落地经验；5. 了解自动驾驶端到端 / VLA 模型的基本原理，具备算法和传感器相关背景知识；6.
软件质量平台管理运营实习生 上海 实习 数字技术 - 软件测试 职位 ID：A223614 职位描述 岗位职责：1.协助软件质量业务负责人完成软件全生命周期质量流程的跟进、处理工作； 2.负责软件质量业务周报、数据报表等相关数据的收集、整理、跟踪； 3.负责软件开发管理系统优化跟进及协调； 4.支持开发团队完成技术文档上线管理； 5.协助软件质量效能负责人完成软件数据的自动化收集储存，整理，计算，维护优化工作；6.协助软件质量业务报表等相关数据可视化图表制作。 职位要求 任职要求：1.实习时间不低于4个月，每周出勤至少四天，要求线下入职；2.执行任务过程中一定要仔细、细心，且具备较强的主观能动性和责任心；3.有项目管理、质量保证相关经验优先；4.熟悉Python，能使用pandas、numpy进行数据清洗。 投递...
【27届校招】智造专业培训生（数据预处理算法方向） 广州 正式 生产 / 制造 / 加工 制造与工艺板块 职位描述 1. 负责工艺文档的自动化解析、分类与信息抽取，建立文档特征索引库，解决人工整理效率低下的痛点，并建起大语言模型训练数据库。2. 负责机器人运行日志、轨迹点位及视觉点云数据的清洗、降噪、标注与结构化转换，构建高质量的训练与验证数据集。3. 设计并维护自动化数据预处理Pipeline（数据流管道），实现原始数据到业务特征的高效流转，提升团队整体数据迭代速度。4. 参与数据质量标准的制定，编写数据文档与预处理SOP，确保算法输入端的准确性与可追溯性。5. 配合业务部门开发数据可视化看板，实时监控数据分布异常与缺失值，建立主动预警机制。 职位要求 1. 计算机科学、自动化、数学、人工智能等相关专业，硕士及以上学历优先。2. 熟练掌握Python/C++编程，熟悉Pandas、NumPy、正则表达式及XPath解析库；了解SQL/NoSQL数据库操作。3. 熟悉LLM算法基本原理， 熟悉点云/时序数据预处理常用滤波算法（如高斯滤波、去噪）。4. 具备良好的工程化代码习惯，熟悉Linux开发环境及Git版本管理工具。5. 有数据处理竞赛、Kaggle数据清洗实战或工厂MES系统实习经验者优先。6. 逻辑缜密，对数据敏感且极具耐心，沟通能力强，英语四级及以上，能阅读英文技术文档及数据手册。7. 具备海外学习或生活经历、英语可作为工作语言者优先。 投递...
仿真测试工程师 北京、上海 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 基于实车路测数据开展问题分析与根因定位，针对问题特点选择开环、闭环等评测方式，构建评测数据集与仿真场景，并建设场景干预、场景泛化、长尾场景生成及评估能力；面向端到端自动驾驶架构，兼顾感知、预测、规划等模块，构建并持续优化覆盖安全、舒适、效率和导航的评估体系，快速识别算法变更引入的性能回退与异常；运用仿真可靠性评估方法与工具，量化版本差异，分析结果不一致问题，并形成算法、仿真及产品团队易于理解的指标与结论；构建基于 AI Agent 的自动化评测体系，覆盖数据质检、结果分析与问题归因，自动生成可追溯的评测报告和结论，提升评测效率与一致性。 职位要求 计算机、自动化、车辆工程、统计学等相关专业硕士及以上学历，具备自动驾驶仿真测试或相关领域经验；熟练掌握 C++ 和 Python，熟悉 Pandas、NumPy 等数据处理工具及脚本开发，熟悉 Shell 和 Git，能够在 Linux 环境下独立处理批量任务与日志；深入理解 LogSim、WorldSim 仿真范式，具备实际工程落地能力；理解自动驾驶评测指标体系（ADE/FDE、场景通过率、MPI 等），具有评测方案从 0 到 1 的落地经验；了解自动驾驶端到端模型和 VLA 模型的基本原理，具备算法和传感器相关背景知识；具备统计分析意识，能在分析过程中合理考量样本量、分布差异与噪声问题，具备较强的问题定位与解决能力。 投递...
【27届校招】智造专业培训生（数据预处理算法方向）-海外留学生专项 广州 正式 生产 / 制造 / 加工 职位描述 1. 负责工艺文档的自动化解析、分类与信息抽取，建立文档特征索引库，解决人工整理效率低下的痛点，并建起大语言模型训练数据库。2. 负责机器人运行日志、轨迹点位及视觉点云数据的清洗、降噪、标注与结构化转换，构建高质量的训练与验证数据集。3. 设计并维护自动化数据预处理Pipeline（数据流管道），实现原始数据到业务特征的高效流转，提升团队整体数据迭代速度。4. 参与数据质量标准的制定，编写数据文档与预处理SOP，确保算法输入端的准确性与可追溯性。5. 配合业务部门开发数据可视化看板，实时监控数据分布异常与缺失值，建立主动预警机制。 职位要求 1. 计算机科学、自动化、数学、人工智能等相关专业，硕士及以上学历优先。2. 熟练掌握Python/C++编程，熟悉Pandas、NumPy、正则表达式及XPath解析库；了解SQL/NoSQL数据库操作。3. 熟悉LLM算法基本原理， 熟悉点云/时序数据预处理常用滤波算法（如高斯滤波、去噪）。4. 具备良好的工程化代码习惯，熟悉Linux开发环境及Git版本管理工具。5. 有数据处理竞赛、Kaggle数据清洗实战或工厂MES系统实习经验者优先。6. 逻辑缜密，对数据敏感且极具耐心，沟通能力强，英语四级及以上，能阅读英文技术文档及数据手册。7. 具备海外学习或生活经历、英语可作为工作语言者优先。 投递...
【27届校招】智造专业培训生（数据预处理算法方向）-海外留学生专项 广州 正式 生产 / 制造 / 加工 海外业务板块 职位描述 1. 负责工艺文档的自动化解析、分类与信息抽取，建立文档特征索引库，解决人工整理效率低下的痛点，并建起大语言模型训练数据库。2. 负责机器人运行日志、轨迹点位及视觉点云数据的清洗、降噪、标注与结构化转换，构建高质量的训练与验证数据集。3. 设计并维护自动化数据预处理Pipeline（数据流管道），实现原始数据到业务特征的高效流转，提升团队整体数据迭代速度。4. 参与数据质量标准的制定，编写数据文档与预处理SOP，确保算法输入端的准确性与可追溯性。5. 配合业务部门开发数据可视化看板，实时监控数据分布异常与缺失值，建立主动预警机制。 职位要求 1. 计算机科学、自动化、数学、人工智能等相关专业，硕士及以上学历优先。2. 熟练掌握Python/C++编程，熟悉Pandas、NumPy、正则表达式及XPath解析库；了解SQL/NoSQL数据库操作。3. 熟悉LLM算法基本原理， 熟悉点云/时序数据预处理常用滤波算法（如高斯滤波、去噪）。4. 具备良好的工程化代码习惯，熟悉Linux开发环境及Git版本管理工具。5. 有数据处理竞赛、Kaggle数据清洗实战或工厂MES系统实习经验者优先。6. 逻辑缜密，对数据敏感且极具耐心，沟通能力强，英语四级及以上，能阅读英文技术文档及数据手册。7. 具备海外学习或生活经历、英语可作为工作语言者优先。 投递...
Java数据平台开发 上海 社招 全职 平台类 职位描述 1. 参与叠纸大数据平台和数据中台建设；2. 参与构建流批一体的数据自助分析平台，支持业务方自助进行数据的快速定位和分析；3. 在传统大数据开发和数仓建模的基础上，探索创新的方案，构建自动化、智能化的建模引擎；4. 保证大数据平台相关服务的稳定性、高可用性，不断优化服务性能。 职位要求 1. 计算机相关专业本科以上学历，5年以上Java相关工作经验；2. 熟练使用常用的JAVA技术框架，并对JAVA Web的各种主流框架如Spring、SpringBoot、MyBatis、Kafka等有深入的应用和优化经验，掌握它的原理和机制；3. 熟练掌握微服务开发和架构设计，有大型复杂业务系统架构设计经验者优先；4. 熟悉一种或多种大数据相关组件者优先，比如：Flink，Spark，Hive，元数据管理等，对组件的原理有深入的了解；5. 具有良好的学习能力、团队协助以及沟通能力，执行力强，对工作有责任心，具备良好的规划、沟通以及协调能力；6. 有数据类产品落地交付经验者优先。加分项：1. 了解python语言，有爬虫、pandas等开发经验更佳；2. 有阿里云平台DataWorks、Hologres、MaxCompute、ADB使用经验；3. 有DataX/HDFS/HIVE等开源工具实际生产使用经验者优先，熟悉源码实现者更佳；4. 有用skills提高开发效率落地场景的经验更佳。 投递...
具身数据与Agent工程师实习生 深圳 校招 实习 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 我们正在寻找一位对具身智能（Embodied AI）数据有着浓厚兴趣与极高敏感度的研发实习生。您将在资深研究员和工程师的指导下，深入剖析机器人操作数据（如遥操作演示、模仿学习数据集）的底层特性，参与构建基于多模态大模型的AI Agent体系。重点参与设计与实现Agent驱动的数据标注与评估系统，将大模型能力引入机器人数据处理流程，实现从“人工标注”为主到“Agent自动标注 + 人类校验”的范式升级。通过协助打通“数据流转 → Agent智能标注与质检 → 自动反馈优化”的全链路，研究数据特性并落地具身数据闭环，为各类端到端具身模型（如VLA）的训练提供高质量、大规模的数据基座。 岗位职责：Agent模块开发与智能质检： 参与基于多模态大模型的AI Agent开发，对多视角视频流、语言指令、动作状态序列进行语义对齐与事件切分（temporal segmentation），协助对机器人操作数据（多视角视频流、动作等）进行智能化解析与质量打分。具身数据特性分析： 参与研究模仿学习等场景下的数据特性。针对具体的前端采集方案（如UMI等），协助分析空间坐标系、动作离散化标准及多源传感器数据的同步要求，配合沉淀具身数据的质检标准。数据闭环逻辑实现： 协助开发多场景下机器人遥操作采集员的激励支付（Incentive Payment）业务代码。参与编写“前端采集 → Agent判定 → 收益结算”闭环链路中的核心逻辑，并协助落实基础的风控与防作弊策略。数据复盘与看板搭建： 协助编写数据清洗与统计脚本，参与搭建数据分析仪表盘（Dashboard），跟踪并复盘海量数据底座的采集效率与Agent评估准确率。 职位要求 任职要求：AI与Agent基础： 对多模态大模型（Multi-modal LLM）有强烈兴趣或使用经验，了解或使用过LangChain等Agent框架编程与工程能力： 具备扎实的Python编程基础，代码规范良好；熟悉或愿意快速学习多种数据格式（如webdataset、lerobot等）的解析与批处理流转。具身智能认知： 了解机器人数据基础特性，对模仿学习（Imitation
【27届校招】底盘应用软件培训生（AI软件方向） 上海 正式 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 - 研发 汽车研发板块 职位描述 1. 负责智能底盘多模态数据处理，涵盖路面图像、车辆动力学等数据的采集、清洗、标注与预处理，搭建高质量数据资源库，支撑主动悬架、转向控制等核心场景算法训练。2. 参与数据标注体系搭建，制定底盘专属数据标注规则与质量标准，开发自动化质检工具，优化数据标注标注等流程，降低人工成本并保障数据一致性。3. 开展数据挖掘与特征工程，分析复杂路况（如坑洼、、冰雪路面、积水、隧道进出口）下的数据分布规律，提取路面高程、附着系数等关键特征，为底盘控制算法优化提供数据支撑。4. 协助构建数据闭环系统，打通标注数据、算法训练、仿真测试的反馈链路，通过bad case分析推动模型迭代，提升智能底盘在全天候场景下的鲁棒性。5. 协同算法与底盘工程团队，参与实车路测数据验证，将驾乘体验反馈转化为可量化的数据优化目标，助力感知-底盘融合控制策略落地。 职位要求 1、本科及以上学历，计算机科学、人工智能、数据科学、统计学、自动化等相关专业优先。2. 熟练掌握Python编程，熟悉SQL数据查询，了解Pandas、NumPy等数据处理工具，具备基础的数据分析与可视化能力。3. 了解机器学习基本概念，熟悉TensorFlow/PyTorch等任一深度学习框架，或接触过数据标注、特征工程相关项目者优先。4. 具备扎实的数学基础与逻辑思维，对智能汽车、智能底盘领域有浓厚兴趣，愿意深耕AI数据与底盘控制的交叉领域。5. 拥有良好的沟通协作能力、快速学习能力与责任心，能适应项目迭代节奏，乐于解决实际技术问题。 投递...
数值基础大模型算法工程师 上海 工程类 硕士及以上 3-5 年 职位描述 本岗位是研究团队的核心成员，研究与工程一体。你将参与从算法设想、实验验证到训练落地的完整过程，既做研究，也写代码。1. 参与构建大规模预训练基础设施，覆盖训练优化、分布式训练、微调 pipeline、数据集工程与评测链路建设。2. 参与数值基础模型的架构设计、预训练、对齐与评测，任务类型包括但不限于时序预测、异常检测、分类与回归。3. 研究模型效率优化方法（如蒸馏、量化、推理加速），推动模型在真实场景中稳定落地，而不只停留在论文中的指标4. 跟踪并复现数值基础模型、时序模型、表格模型相关前沿工作，完成从算法验证到工程落地的闭环。5. 参与研究论文、技术报告与开源文档撰写，沉淀可复用的模型、代码与实验结论。 职位要求 1. 计算机或相关领域硕士或博士学位，有3年以上在科研或者工业界构建机器学习或者深度学习系统的经验。2. 深入理解深度学习系统的Training dynamics、scaling laws和常见失效模式，有Transformer或者其他基模训练经验。3. 在 ICML、NeurIPS、ICLR、KDD 等顶级会议发表过相关论文者优先。4. 对模型效率提升有真正的兴趣，即让大模型更快、更易扩展、更适合实际部署5. 精通 Python、PyTorch 以及更广泛的机器学习和数据科学生态（scikit-learn、pandas、NumPy），并具备扎实的软件工程实践加分项1. 具备 3 年以上构建和维护供他人使用的 Python 包或 ML 库的经验，有活跃开源贡献记录者优先。2. 了解时序基模模型或表格基础模型者优先。3. 熟悉分布式训练、显存优化、推理加速、模型压缩与 serving 优化。4. 有从
算法与智能体开发实习生（合肥） 合肥 实习 数字技术 - 算法 职位 ID：A36491 职位描述 工作内容：1. AI智能体开发： 参与质量领域（前期质量、制造过程质量、售后问题处理）AI智能体的研发，协助完成Prompt设计、工作流编排、工具调用集成及智能体功能开发，探索大语言模型在质量分析、异常识别、问题诊断等场景中的应用。2. 深度学习算法开发： 参与制造过程与售后质量相关的机器学习及深度学习算法开发，包括数据清洗、特征工程、时序预测、异常检测及模型训练与优化等工作。3. AI技术探索与验证： 跟踪大语言模型、AI Agent、深度学习等前沿技术，参与技术调研、开源项目研究及算法原型验证，探索新技术在实际业务场景中的应用价值。4. 模型测试与评估： 协助构建AI智能体与算法模型的测试数据集，参与模型效果评估、性能优化及问题分析，持续提升模型与智能体的准确性、稳定性和实用性。5. 业务场景应用与迭代： 配合团队理解质量业务需求，参与AI应用的原型开发、功能测试及持续迭代，协助解决实际业务场景中的技术问题。6. 技术文档与成果总结： 参与技术方案、算法实验、模型评估及项目开发文档的编写，定期总结技术研究与项目实践成果。 职位要求 职位要求1. 教育背景： 计算机科学、人工智能、数学、数据科学、软件工程等相关专业在读本科生或研究生，具备良好的计算机基础和算法基础。2. 编程能力： 熟悉Python编程，了解常用数据处理与机器学习工具，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等，具备基本的软件开发和代码调试能力。3. 深度学习基础： 了解机器学习与深度学习基本原理，熟悉CNN、LSTM、Transformer等常见网络架构，具备PyTorch或TensorFlow等框架的使用经验。4. 大模型与智能体技术： 对大语言模型（LLM）和AI Agent技术有浓厚兴趣，了解Prompt Engineering、RAG、Tool Calling等基本概念；有LangChain、LangGraph、DeepAgents等框架实践经验者优先。5. AI辅助开发能力：
算法与智能体开发实习生（上海） 上海 实习 数字技术 - 算法 职位 ID：A176850 职位描述 工作内容：1. AI智能体开发： 参与质量领域（前期质量、制造过程质量、售后问题处理）AI智能体的研发，协助完成Prompt设计、工作流编排、工具调用集成及智能体功能开发，探索大语言模型在质量分析、异常识别、问题诊断等场景中的应用。2. 深度学习算法开发： 参与制造过程与售后质量相关的机器学习及深度学习算法开发，包括数据清洗、特征工程、时序预测、异常检测及模型训练与优化等工作。3. AI技术探索与验证： 跟踪大语言模型、AI Agent、深度学习等前沿技术，参与技术调研、开源项目研究及算法原型验证，探索新技术在实际业务场景中的应用价值。4. 模型测试与评估： 协助构建AI智能体与算法模型的测试数据集，参与模型效果评估、性能优化及问题分析，持续提升模型与智能体的准确性、稳定性和实用性。5. 业务场景应用与迭代： 配合团队理解质量业务需求，参与AI应用的原型开发、功能测试及持续迭代，协助解决实际业务场景中的技术问题。6. 技术文档与成果总结： 参与技术方案、算法实验、模型评估及项目开发文档的编写，定期总结技术研究与项目实践成果。 职位要求 职位要求1. 教育背景： 计算机科学、人工智能、数学、数据科学、软件工程等相关专业在读本科生或研究生，具备良好的计算机基础和算法基础。2. 编程能力： 熟悉Python编程，了解常用数据处理与机器学习工具，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等，具备基本的软件开发和代码调试能力。3. 深度学习基础： 了解机器学习与深度学习基本原理，熟悉CNN、LSTM、Transformer等常见网络架构，具备PyTorch或TensorFlow等框架的使用经验。4. 大模型与智能体技术： 对大语言模型（LLM）和AI Agent技术有浓厚兴趣，了解Prompt Engineering、RAG、Tool Calling等基本概念；有LangChain、LangGraph、DeepAgents等框架实践经验者优先。5. AI辅助开发能力：
AI数据开发实习生 上海 实习 职位描述 需求辅助工作：跟随导师参与业务需求调研、业务场景梳理，协助拆分业务逻辑、编写数据需求初稿；协助整理 AI 智能化落地项目资料，学习业务转数据需求思路。数仓 & ETL 辅助开发：协助正式工程师完成数仓基础维护、数据表梳理、ETL 任务调试、数据血缘梳理；参与 AI 项目原始数据归集、数据清洗、特征预处理、训练数据集整理等工作。可视化报表支撑：使用 FineBI/Tableau/PowerBI 协助制作、校验、迭代业务报表与数据看板，核对报表数据；辅助 AI 智能预警、智能分析类可视化产品的数据测试与落地。数据质量管控：按规范执行数据质量巡检，记录数据异常问题，跟进问题整改跟进；协助完善 AI 训练数据集、推理数据的质检规范与落地校验。跨团队协作：协同业务、算法、后端团队完成日常沟通、文档归档、问题记录，支撑 AI + 数据数字化项目落地。技术沉淀与实践：学习大数据、AI 数据开发前沿技术，在导师指导下完成小范围技术调研、小型需求落地，为 27 届正式入职积累项目实战经验。 职位要求 计算机、大数据、统计学、数学、软件工程等相关专业，实习周期≥3 个月，全勤到岗，优先可长期实习至毕业入职。专业基础：掌握数据库原理，熟练基础 SQL，能独立编写多表关联、聚合查询；了解数据仓库、星型 / 雪花模型、ETL 基础概念。技能要求掌握 Python 基础，会 Pandas、Numpy 进行数据处理，做过数据清洗、数据集加工项目优先；了解 Hadoop/Spark 大数据基础概念，用过
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仿真评测工程师-泊车方向 北京、上海 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1. 基于实车路测数据开展问题分析与根因定位，针对问题特点选择开环、闭环等评测方式，构建评测数据集与仿真场景，并建设场景干预、场景泛化、长尾场景生成及评估能力；2. 面向端到端自动驾驶架构，兼顾感知、预测、规划等模块，构建并持续优化覆盖安全、舒适、效率和导航的评估体系，快速识别算法变更引入的性能回退与异常；3. 运用仿真可靠性评估方法与工具，量化版本差异，分析结果不一致问题，并形成算法、仿真及产品团队易于理解的指标与结论；4. 构建基于 AI Agent 的自动化评测体系，覆盖数据质检、结果分析与问题归因，自动生成可追溯的评测报告和结论，提升评测效率与一致性。 职位要求 1. 计算机、自动化、车辆工程、统计学等相关专业硕士及以上学历，具备自动驾驶仿真测试或相关领域经验；2. 熟练掌握 C++ 和 Python，熟悉 Pandas、NumPy 等数据处理工具及脚本开发，熟悉 Shell 和 Git，能够在 Linux 环境下独立处理批量任务与日志；3. 深入理解 LogSim、WorldSim 仿真范式，具备实际工程落地能力；4. 理解自动驾驶评测指标体系（ADE/FDE、场景通过率、MPI 等），具有评测方案从 0 到
传感器/声学资深系统开发工程师/专家 深圳 全职 智能机器人板块 职位描述 岗位职责1、标定与补偿在公司侧落地：负责触觉传感器、声学系统标定方案设计与实现，完成零点、增益、线性度修正、温度补偿、迟滞修正等标定与校准工作；沉淀标定流程、参数管理与标定作业规范，支撑批量标定实施。2、测试与评测能力建设：用 Python 独立搭建传感器、声学系统自动化测试与数据采集环境，编写测试脚本与上位机工具，实现灵敏度、线性度、重复性、温漂、迟滞、一致性等项目的自动化采集与批量评测；制定测试规范与验收标准。3、数据分析与问题定位：对测试与产线数据做统计分析（分布、相关性、批次一致性、异常检出），定位性能卡点与失效模式，输出可追溯的数据结论与整改建议，推动供应商与内部问题闭环。4、软硬件联调与信号链验证：结合原理图与接口协议完成 I2C / SPI / UART / CANFD 等接口联调，排查通信异常、采样波动、数据失真等问题；验证传感器原始数据到系统数据链的完整性与时间同步。5、文档与规范沉淀：输出标定方案、测试报告、接口协议、失效案例库与设计/可靠性规范，跨部门配合完成量产导入的技术问题解决。 职位要求 1、本科及以上学历，电子信息、测控、自动化、微电子、声学、机械电子等相关专业，1-3 年传感器、嵌入式或测试系统开发经验。2、理解触觉传感器（电容式 / 压阻式优先）、声学系统工作原理与信号链，掌握标定与补偿的基本逻辑，能独立完成标定方案设计并落地验证。3、熟练使用 Python，能独立编写自动化测试脚本、数据采集与分析程序（NumPy / Pandas / Matplotlib 或同类）；具备 C 语言基础，能读懂 MCU 侧采样与通信代码。4、具备扎实的数据分析能力，掌握基本统计方法，能从批量数据中提出性能卡点与一致性问题，而非只输出原始数据表。5、能阅读硬件原理图，熟悉 I2C / SPI / UART / ADC 调试；熟练使用示波器、逻辑分析仪、万用表、恒温恒湿箱等测试设备。6、了解传感器、声学系统可靠性与环境、耐久测试标准，具备批量产品一致性与品质意识。
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校招-销售业务数据分析实习生-成都 ONVO乐道区域公司 成都 校招 实习 用户与服务 - 运营管理 本科及以上 2027届营销Sparks校园招聘 职位 ID：A82166 职位描述 我们期待你1、对销售业务数据进行多维度分析，包括业绩预测、销售人员的每日达成进度、排行榜、周月度数据呈现及复盘等，推动销售完成业绩指标；2、协助销售负责人根据产能和市场情况制定业绩指标和促销激励政策，协助销售团队及时调整销售策略；3、梳理及深入解读销售商务政策和产能节奏，并及时、有效地传递给销售团队；4、制定并不断优化内部流程机制，提高销售协作效率；5、订单运营和车辆资源运营管理，并和总部相关部门做好沟通配合。你将收获1、加入新星训练营，了解NIO的商业模式，深刻理解价值观，加快角色转变；2、干货满满的公开课和技能培训，快速融入职场，成为最闪亮的NIOer；3、趣味社区活动，集群特色培养，在岗培训和行业分享，让你快速成长； 职位要求 1、2027届统招本科及以上学历应届生，统计学、数学、信息管理、计算机、数据科学等相关专业优先；2、具备扎实的数据分析基础技能：- Excel：熟练使用 VLOOKUP / SUMIFS 等常用函数与数据透视表，能独立完成数据清洗、匹配与汇总；- SQL：掌握 SELECT / JOIN / GROUP BY 等基础查询，能独立从业务数据库取数，并对结果做口径核对与交叉验证；- 可视化与 BI：能使用 Power BI 等工具搭建看板，用图表清晰表达结论；- 加分项：掌握 Python（pandas /
校招-数据科学 上海 校招 正式 数字技术 - 算法 博士及以上 2027届校园招聘-正式批 职位 ID：A164621 职位描述 岗位目的我们正在寻找一位能将前沿技术与市场战略思维深度融合的数据科学家，负责构建汽车行业领先的市场全生命周期预测体系。 你将跳出传统的“单点销量预测”，而是从宏观到微观、从总量到结构，系统性地识别和量化未来细分市场的增长机会。你的工具箱将包括：机器学习与时序模型（XGBoost、时序混合架构、概率预测） —— 捕捉需求的基本面规律与滚动排产脉搏大语言模型（LLM） —— 从非结构化文本（政策文件、行业报告、社交媒体讨论）中提取消费趋势与心智风向信号市场仿真与智能体建模 —— 模拟消费者在不同品牌/车型间的性价比博弈、心智流转与反水轨迹，预测长线竞争动态演化与战略定价弹性你将与战略、产品、营销团队深度协同，确保预测结果既能经得起数据检验，又能被业务决策者理解和信任。 职位要求 预测模型开发。 基于内外部多路数据，搭建预测模型，完成周/月/季/年的市场需求预测与 SKU 特征级排产预测。对预测结果进行误差分析，持续迭代特征工程与模型融合策略。特征工程与数据挖掘。 深度挖掘影响市场大盘的多维特征，包括季节性、节假日、竞品动作（降价/新车上市）、宏观经济指标、供应链大宗商品成本及社交媒体舆情等。模型评估与部署。 建立完善的交叉验证流程，与数据工程团队协作，将预测与定价沙盘算法接入业务决策系统，实现滚动推演。业务洞察与报告。 解读预测结果中的关键驱动因素，输出可落地的业务建议。定期向管理层汇报预测准确度改进路线图，具备极强的商业翻译能力，能将复杂的概率或高维仿真转化为高管听得懂的战略语言。技能要求计算机、数据科学、统计学、计量经济学、运筹学、计算社会科学及相关专业，博士学历。深入理解混合时序架构（如 Prophet+XGBoost）的设计思想以及落地。深入理解因果推断与离散选择模型家族（如 MNL、Nested Logit、BLP）的底层数学逻辑，能够熟练处理价格内生性，输出竞品交叉价格弹性矩阵。能够通过蒙特卡洛模拟或大规模模拟仿真（Micro-simulation / ABM），推演行业颠覆性政策、突发价格战、全新技术破局带来的市场冲击与概率边界。极其扎实的 Python 功底，熟练使用数据科学栈（Pandas, NumPy, Scikit-Learn）以及领域专属高级库（如 pyblp、larch、pydlm、PyMC